Python深浅拷贝
Python深浅拷贝
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1、深拷贝和浅拷贝概念理解
- 浅拷贝，指的是重新分配一块内存，创建一个新的对象，但里面的元素是原对象中各个子对象的引用。
- 深拷贝，是指重新配分一块内存，创建一个新的对象，并且将原对象种的元素，以递归的方式，通过创建新的子对象拷贝到新对象中。因此，新对象和原对象没有任何关联。
2、浅拷贝
- 使用数据类型本身的构造器
- 对于可变的序列，还可以通过切片操作符：来完成浅拷贝
- Python还提供了对应的函数
copy.copy()函数，适用于任何数据类型
2.1 使用数据类型本身的构造器
list1 = [1, 2, 3]
list2 = list(list1)
print(list2)
print("list1==list2", list1 == list2)
print("list1 is list2", list1 is list2)
set1 = set([1, 2, 3])
set2 = set(set1)
print(set2)
print('set1==set2', set1 == set2)
print('set1 is set2', set1 is set2)
dict1 = {1: [1, 'w'], 2: 0, 3: 99}
dict2 = dict(dict1)
print(dict2)
print('dict1==dict2', dict1 == dict2)
print('dict1 is dict2', dict1 is dict2)
[1, 2, 3]
list1==list2 # True
list1 is list2 # False
{1, 2, 3}
set1==set2 # True
set1 is set2 # False
{1: [1, 'w'], 2: 0, 3: 99}
dict1==dict2 # True
dict1 is dict2 # False
分析: 浅拷贝，为新变量重新分配一块内存，和原来变量的内存不一样，所以有
list1 is list2 # False
set1 is set2 # False
dict1 is dict2 # False
但是浅拷贝完 两个变量种的元素值是一样的
list1==list2 # True
set1==set2 # True
dict1==dict2 # True
2.2 对于列表
对于列表，还可以通过切片符":" 来完成浅拷贝
list1 = [1, 2, 3]
list2 = list1[:]
print(list2)
print("list1==list2", list1 == list2)
print("list1 is list2", list1 is list2)
补充: 切片操作
Python中符合序列的有序序列都支持切片（slice），例如列表，字符串，元组。
存储对象[start : end : step]
参数：
start : 起始索引，从0开始，-1表示结束
end：结束索引,不包含
step：步长；步长为正时，从左向右取值。步长为负时，反向取值
2.2.1 列表切片的使用
1. 根据位置信息提取列表中的元素
l1 = [5, 17, 135, 14, 9, 8, 1, 15]
ss = int(len(l1)/2)
print(l1[ss:]) # [9, 8, 1, 15]
print(l1[:ss]) # [5, 17, 135, 14]
# 最后一个
print(l1[-1]) # 15
# 最后3个
print(l1[-3:]) # [8, 1, 15]
# 取3-5数
print(l1[2:5]) # [135, 14, 9]
# 取1-10中 奇数 13579
print(l1[::2]) # [5, 135, 9, 1]
# 取1-10中 偶数
print(l1[1::2]) # [17, 14, 8, 15]
'''切片健壮性的提现'''
# 使用切片操作就不会产生该问题，会自动阶段或者返回空列表
print([l1[0:20:3]]) # [[5, 14, 1]] step=3
# 不会产生下标越界问题
print(l1[10:]) # []
2. 使用切片逆序列表- 反转列表 (Reverse a List)
print(l1[::-1]) # [15, 1, 8, 9, 14, 135, 17, 5]
3 修改多个列表元素值-可以使用切片赋值一次修改多个列表元素
l1 = [5, 17, 135, 14, 9, 8, 1, 15]
l1[1:3] = ['pop','up']
print(l1) # [5, 'pop', 'up', 14, 9, 8, 1, 15]
4 插入多个列表元素-在列表中插入项目，而无需替换任何内容
l1 = [5, 17, 135, 14, 9, 8, 1, 15]
l1 = [:0]=['a','b'] # 在头部插入
# 通过指定切片的开始索引和停止索引将元素插入到列表中的中间
mid=int(len(l1)/2)
l1[mid:mid]=['ok','no']
print(l1)
5 删除多个列表元素
l1[5:]=[]
6 克隆或复制列表
l2 = l1[:]
2.3 使用 copy.copy() 函数
函数 copy.copy(),适用于任何数据类型
import copy
list1 = [1, 2, 3]
list2 = copy.copy(list1)
print(list2)
print("list1==list2", list1 == list2)
print("list1 is list2", list1 is list2)
set1 = set([1, 2, 3])
set2= copy.copy(set1)
print(set2)
print('set1==set2', set1 == set2)
print('set1 is set2', set1 is set2)
dict1 = {1: [1, 'w'], 2: 0, 3: 99}
dict2 = copy.copy(dict1)
print(dict2)
print('dict1==dict2', dict1 == dict2)
print('dict1 is dict2', dict1 is dict2)
[1, 2, 3]
list1==list2 True
list1 is list2 False
{1, 2, 3}
set1==set2 True
set1 is set2 False
{1: [1, 'w'], 2: 0, 3: 99}
dict1==dict2 True
dict1 is dict2 False
2.4 对于元组
对于元组，使用tuple()或者切片操作符 ':' 不会创建一份浅拷贝，相反他会返回一个指向相同元组的引用:
tuple1 = (1, 2, 3)
tuple2 = tuple(tuple1)
print(tuple2)
print('tuple1==tuple2', tuple1 == tuple2)
print('tuple1 is tuple2', tuple1 is tuple2)
tuple1 = (1, 2, 3)
tuple2 = tuple1[:]
print(tuple2)
print('tuple1==tuple2', tuple1 == tuple2)
print('tuple1 is tuple2', tuple1 is tuple2)
(1, 2, 3)
tuple1==tuple2 True
tuple1 is tuple2 True
(1, 2, 3)
tuple1==tuple2 True
tuple1 is tuple2 True
使用 tuple() 或者切片操作符":",不会创建一份浅拷贝，因为它开辟新的内存存储的是原对象的引用，而没有创建新的对象来存储原对象的子对象的引用，所以不是浅拷贝。相反它会返回一个指向相同元组的引用
对字符串使用str()或者切片操作符':'，原理和元组 相同
str1 = 'operation'
str2 = str1[:]
print(str2)
print('str1==str2', str1 == str2)
print('str1 is str2', str1 is str2)
operation
str1==str2 True
str1 is str2 True
str1 = 'operation'
str2 = str(str1)
print(str2)
print('str1==str2', str1 == str2)
print('str1 is str2', str1 is str2)
operation
str1==str2 True
str1 is str2 True
2.5 关于切片操作符 ':'
切片操作符':'不能用于字典和集合完成浅拷贝
# set1 = {1, 2, 3}
# set2 = set1[:]
# print(set2) # 报错
# dict1 = {1:1,2:2,3:3}
# dict2 = dict1[:]
2.6 和赋值的区别
和赋值的本质区别在于，赋值只是把元对象的引用给到新对象
set1 = {1: 1, 2: 2, 3: 3}
set2 = set1
print(set2)
print('set1==set2', set1 == set2)
print('set1 is set2', set1 is set2)
print(id(set1))
print(id(set2))
{1: 1, 2: 2, 3: 3}
set1==set2 True
set1 is set2 True
2523539046272
2523539046272
2.7 浅拷贝需要注意的问题
对数据采用先拷贝的方式时，如果原对象中的元素不可变，那倒无所谓；但如果元素可变 ，浅拷贝通常会出现一些问题
list1 = [[1, 2], (30, 40)]
list2 = list(list1)
list1.append(100)
print("list1:", list1)
print("list2:", list2)
list1[0].append(3)
print("list1:", list1)
print("list2:", list2)
list1[1] += (50, 60)
print("list1:", list1)
print("list2:", list2)
result:
list1: [[1, 2], (30, 40), 100]
list2: [[1, 2], (30, 40)]
list1: [[1, 2, 3], (30, 40), 100]
list2: [[1, 2, 3], (30, 40)]
list1: [[1, 2, 3], (30, 40, 50, 60), 100]
list2: [[1, 2, 3], (30, 40)]
3 深拷贝
Python 中以 copy.deepcopey()来实现对象的深度拷贝
list1 = [[1, 2], (30, 40)]
list2 = copy.deepcopy(list1)
list1.append(100)
print("list1:", list1)
print("list2:", list2)
list1[0].append(3)
print("list1:", list1)
print("list2:", list2)
list1[1] += (50, 60)
print("list1:", list1)
print("list2:", list2)
4 结论
深拷贝出来的对象 就是完完全全的新对象，不管是对象本身(id)，还是对象中包含的子对象，都和原始对象不一样；
浅拷贝出来的对象就是外新内旧的对象，对象本身(id)和原始对象完全不同，但是子对象和原始对象的子对象是一样的。
再补充说下赋值，赋值来的对象就是完全的原始对象，只是叫的名字不同了
5 应用场景
- 我们处理中间结果往往不想对原始数据进行修改，所以这个时候可以使用深拷贝
- 如果我们只想新增一个辅助列(只涉及对父类对象的修改)，那这时我们可以使用浅拷贝，节约系统内存。
浙公网安备 33010602011771号